dense(4096)是什么
时间: 2023-07-03 21:17:37 浏览: 54
dense(4096)通常指的是神经网络中一层具有4096个神经元的全连接层(Fully Connected Layer),也被称为稠密层。这里的4096可以是任何整数,代表着该层中神经元的数量。全连接层中的每个神经元都与上一层的所有神经元都有连接,因此也称为全连接层。这样的层通常用于神经网络的最后一层,用于分类或回归问题。
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input_image = Input(shape=(30, 30)) dropout1 = Dropout(0.25)(input_image) dense1 = Dense(4096, input_shape=(30, 30))(dropout1) bn1 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense1) dropout2 = Dropout(0.25)(bn1) dense2 = Dense(4096, activation='relu')(dropout2) bn2 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense2) dropout3 = Dropout(0.25)(bn2) dense3 = Dense(35, activation='relu')(dropout3) input_numeric = Input(shape=(30,30)) concat = concatenate((input_numeric.numpy(), dense3.numpy()), axis=1) 中报错'Tensor' object has no attribute 'numpy' 如何解决
在代码中,`input_numeric`和`dense3`都是Tensor对象,而Tensor对象没有`numpy`属性。你需要使用`K.concatenate()`代替`concatenate()`,并将`input_numeric`和`dense3`作为参数传递给`K.concatenate()`。修改后的代码如下:
```
import keras.backend as K
input_image = Input(shape=(30, 30))
dropout1 = Dropout(0.25)(input_image)
dense1 = Dense(4096, input_shape=(30, 30))(dropout1)
bn1 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense1)
dropout2 = Dropout(0.25)(bn1)
dense2 = Dense(4096, activation='relu')(dropout2)
bn2 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense2)
dropout3 = Dropout(0.25)(bn2)
dense3 = Dense(35, activation='relu')(dropout3)
input_numeric = Input(shape=(30,30))
concat = K.concatenate([input_numeric, dense3], axis=2)
```
这样就不会出现上述报错了。
上面按照你回复的model.add(Dense(4096, activation='relu')) # 添加这一行还是报错
如果添加了 `model.add(Dense(4096, activation='relu'))` 还是报错,那么可能是由于前面的某一层输出的形状不正确,导致了后面的层无法接收到正确的输入。
可以尝试打印每一层的输出形状,找到出错的位置。在代码中添加如下语句,打印每一层的输出形状:
```
def build_discriminator(self):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LeakyReLU())
print(model.layers[-1].output_shape) # 打印输出形状
model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LeakyReLU())
print(model.layers[-1].output_shape) # 打印输出形状
model.add(Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LeakyReLU())
print(model.layers[-1].output_shape) # 打印输出形状
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
print(model.layers[-1].output_shape) # 打印输出形状
model.add(Flatten())
print(model.layers[-1].output_shape) # 打印输出形状
model.add(Dense(4096, activation='relu'))
print(model.layers[-1].output_shape) # 打印输出形状
model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
return model
```
运行代码后,查看输出的形状信息,找到出错的位置。根据出错位置,调整前面的层的参数,使得输出形状符合后面层的要求,或者修改后面层的参数,使得输入形状符合前面层的输出形状。